陳海清，安徽無為人,伟德官网地址副教授，碩士生導師，統計系副主任，2018年畢業于北京工業大學統計系,獲理學博士學位.

感興趣的方向

自然語言處理、深度強化學習、金融風險、極值分布、拟合優度檢驗、高維檢驗

教學課程

本科生：機器學習、大數據處理技術、概率論與數理統計、統計學、實變函數、複變函數

研究生：機器學習與Python實現、深度學習與PyTorch實現、多元統計分析

博士生：統計調查與數據挖掘

獲獎情況

2023年全國市場調查與分析大賽（研究生組）優秀指導教師

2022、2023 年全國應用統計專業學位研究生案例大賽優秀指導教師

2022、2023年全國大學生統計建模優秀指導教師

2021年伟德官网地址教學公開賽三等獎

2021年伟德官网地址本科優秀畢業論文指導教師

2018年獲北京工業大學優秀博士學位論文

2018年獲北京工業大學科技創新一等獎

2017年獲博士研究生國家獎學金

2016年獲北京工業大學博士生創新獎學金

教改項目

中國大學MOOC《機器學習》課程（伟德官网地址）負責人.

伟德官网地址《機器學習》在線開放課程建設項目（2022年，經費10萬）.

伟德官网地址教改項目《新文科背景下财經類高校“機器學習”課程建設研究》（2023年）.

伟德官网地址“雙高”金課創新實踐項目《從統計學到人工智能》（2023年）.

科研項目

國家社科基金一般項目“基于深度學習和多源數據融合的金融風險度量方法研究”(No.20BTJ054，經費20萬，起止時間：2020.09-2022.12,主持，在研).

國家自然科學基金青年科學基金項目“基于統計建模理論和深度學習技術的城市環境空氣質量研究”(No.11801019、經費25萬, 起止時間：2019.01-2021.12，參加者4/8).

國家自然科學基金青年項目“高維半參數模型的核機器學習方法及應用”(No.11701021，經費24萬, 起止時間：2018.01-2020.12，參加者，3/9).

全國統計科學重點項目“大數據背景下半參數建模理論與方法研究”(No. 2017LZ35, 經費3萬,起止時間：2017.12-2019.12，參加者，4/4).

北京市教育委員會科技計劃項目“記錄值下廣義pareto分布的統計推斷及應用”(No. KM201610005020,經費15萬，起止時間：2017.01-2019.12，參加者，4/6).

中國博士後科學基金“高維數據Garrotized核機器變量選擇理論方法及應用研究”(No.2015M580026, 經費8萬，起止時間：2015.12-2016.06，參加者，2/7).

北京工業大學研究生科技基金項目“高維數據下的Logistic回歸模型的拟合優度檢驗”(No. ykj-2014-11497，經費0.2萬，起止時間：2014.11-2015.10，主持).

工作論文

[1]Deep Learning Model for Stock Price Forecasting with Multi-source Information: Based on Transformer.

[2]Fitting the Generalized Pareto Distribution to Data Based onDeep Learning.

[3]融合多源信息的Trans-TGARCH金融市場波動率預測模型.

發表學術論文

[1] Haiqing Chen, Xu Zhao,Leilei Zhu,Weihu Cheng & Lu Xu.Fitting generalized logistic distribution by least squares based on the logistic transformation of order statistics, Communications in Statistics - Theory and Methods，2023,52(2):263-272.(SCI)

[2]陳海清，程維虎.Logistic變換在Ⅰ型廣義Logistic分布統計推斷中的應用.數理統計與管理,2022,41(6):1029-1038.(中文核心)

[3]XingguangPan,LinWang,ChengquanHuang,ShitongWang,HaiqingChen.A novel weighted fuzzy c-means based on feature weight learning,Journal of Intelligent & Fuzzy Systems: Applications in Engineering and Technology，2021,41(6):6149-6167.(SCI)

[4]HaiqingChen,WeihuCheng ,YaohuaRong,XuZhao.Fitting the Generalized Pareto Distribution to Data Based on Transformations of Order Statistics，Journal of Applied Statistics，2019,46(3):432-448. (SCI)

[5]HaiqingChen,WeihuCheng.Fitting the generalized Logistic distribution by modified method based on percentiles.Communications in Statistics - Simulation and Computation，2019, 48(7):2222–2227.(SCI)

[6]HaiqingChen,WeihuCheng,MingzhongJin .Parameter Estimation for Generalized Logistic Distribution by Estimating Equations Based on the Order Statistics.Communications in Statistics - Theory andMethods，2019, 48(6):1506–1516.(SCI)

[7]曾婕,程維虎,陳海清.缺失數據下部分線性變系數模型的模型平均.北京工業大學學報,2019,45(4):405-412.(中文核心)

[8]JingZhao,WeihuCheng,HaiqingChen,MixiaWu.Comparisons of several Pareto distributions based on record values.Communications in Statistics - Theory andMethods，2018, 47(10):2456-2468. (SCI)

[9]陳海清,曾婕,胡國治.三參數I型廣義Logistic分布參數的改進最小二乘估計. 數理統計與管理,2018, 37(5): 835-842.(中文核心)

[10]Haiqing Chen,WeihuCheng,JingZhao,XuZhao.Parameter Estimation for Generalized ParetoDistribution by Generalized Probability Weighted Moment Equations.Communications in Statistics Simulation and Computation，2017, 46(10): 7761-7776.(SCI)

[11]HaiqingChen,WeihuCheng,LeileiZhu,YaohuaRong.Parameter estimationfor three-parameter generalized Pareto distribution by weighted nonlinear leastsquares.Communications in Statistics-Theory and Methods，2017, 46(23): 11440-11449. (SCI)

[12]DonglinGuo,LiugenXue,HaiqingChen.CBPS-Based Inference in Nonlinear Regression Models with Missing Data.Open Journal of Statistics,2016(6):675-684.

[13]陳海清, 程維虎. 廣義Pareto分布參數的最小二乘估計. 應用概率統計, 2013,4(2)：121-135. (中文核心)

近年學術交流

參加2021年數據科學與數據智能學術論壇并做“Fitting the Generalized Pareto Distribution to Data Based on Transformations of Order Statistics”學術報告，貴陽，2021年7月；

參加金融科技與大數據技術第一屆學術年會及全體會員大會并做“深度學習與多源信息融合的股價預測模型--基于transformer結構”學術報告，桂林，2023年4月；

參加2023年大數據與統計科學交叉學術論壇并主持金融統計分會，深圳，2023年4月；

參加泰山學術論壇--随機優化與金融統計專題并做 “深度學習與多源信息融合的股價預測模型--基于transformer結構”邀請報告，濟南，2023年6月；

參加首屆全國統計與數據科學聯合會議并做“基于稀疏注意力transformer和多源數據融合的股票收益率預測模型”邀請報告，北京，2023年7月；

參加第二十一屆中國機器學習及其應用研讨會，南京，2023年11月.

聯系方式

地址：南京市栖霞區文苑路3号

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